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將基于視頻的人臉識別轉換為圖像集識別問題，并提出兩種流形來表示每個圖像集：一種是類間流形，表示每個圖像集的平均臉信息；另一種是類內流形，表示每個圖像集的所有原始圖像的信息．類間流形針對圖像集之間的區別提取整體判別信息，作用是選出幾個與待識別圖像集較為相似的候選圖像集．類內流形則考慮圖像集內各原始圖像之間的關系，負責從候選圖像集中找出最為相似的一個．不同于現有的非線性流形方法中每幅圖像對應流形中的一個點，采用分片技術學習兩種流形的投影矩陣，每個分片對應流形中的一個點，所學到的特征更具有判別性，進而使流形邊界更加清晰，同時解決了傳統非線性流形方法中的角度偏差和不充分采樣問題．還提出了與分片技術相匹配的流形之間的距離度量方法．最后在幾個廣為研究的數據集上進行了實驗，結果表明：新方法的識別準確率高，尤其適用于不受控環境下的視頻識別，而且不受視頻段長短的影響。
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